让AI大模型落地：RAG-Agent开发与行业项目实战完全指南！

这门课程不仅适合初学者，也能帮助有经验的开发者进一步提升AI应用能力。我们通过模块化、Agent设计、Embedding技术等关键知识，让你在实际项目中快速掌握AI大模型的技术细节和实战技巧。

1. AI大模型与RAG技术入门

• 人工智能基础
  了解人工智能的基本概念，从大模型的进化树开始，掌握AI技术的分类和发展路径。
• RAG技术原理与实操
  深入学习RAG技术的核心原理，并通过实际案例带你动手实践，快速上手RAG技术。

2. 深入Embedding与微调技术

• Embedding原理与训练
  掌握Embedding技术的核心，了解Word2Vec、CBOW等经典模型，并学会如何训练和微调Embedding模型。
• 微调数据集准备
  在这节课中，我们将教你如何准备微调数据集，并介绍SFT继续预训练和偏好优化的技巧。

3. Advanced RAG与多Agent架构

• 高级RAG技术
  了解RAG的高级技术，如层次索引、句子窗口、子查询等，帮助你提升检索效率和准确性。
• Langgraph多Agent架构
  学习如何在多Agent系统中实现协作和智能处理，这对于解决复杂问题至关重要。

4. 项目实战与案例分析

• Langchain与AutoGen项目实战
  通过实际案例，学习Langchain项目原理和AutoGen的使用方法，提升你的项目开发能力。
• 行业应用与RAG落地经验
  了解RAG技术如何在实际行业中应用，从技术落地到实践心得，帮助你在企业中推动AI技术的实施。

5. 向量数据库与相似性搜索

• 向量数据库选型与应用
  在这一部分，你将学会如何选用合适的向量数据库，并了解相似性搜索的基本算法和实际应用。
• RAG评估与优化
  学会如何评估RAG模型的表现，并掌握高效的优化技巧，确保你的模型在实际应用中表现优秀。

通过这门课程，你将掌握从理论到实践的全方位AI大模型技术，提升你的职业竞争力。无论你是想进入AI行业，还是希望在现有的工作中应用AI技术，这门课程都将为你提供坚实的技术基础和实战经验。